HMM在语音识别中的应用研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了基于隐马尔可夫模型（HMM）的非特定人、孤立词语音识别系统的研究与实现。作者陈程在导师欧阳昌华的指导下，通过理论与实践相结合，深入研究了HMM在语音识别中的应用，包括系统的结构、各个处理模块以及在实际应用中遇到的问题和解决方案。此外，还详细介绍了在Visual C++ 7.0平台上开发的非特定人、孤立词语音识别系统，并进行了实验验证，展示了系统的性能和识别精度。" 这篇论文的主要内容围绕基于HMM的语音识别系统展开，具体分为以下几个方面： 1. **HMM语音识别系统基础**：首先，论文详细阐述了HMM语音识别系统的基本结构，包括语音信号的采集、预处理、梅尔频率倒谱系数(MFCC)特征参数提取、HMM训练和识别等关键步骤。这些步骤是构建语音识别系统的基础，对于理解系统的运作至关重要。 2. **HMM模型优化**：针对HMM在实际应用中可能遇到的问题，如模型初始化困难和数据溢出，论文提出了一些改进措施，以提高系统的性能和鲁棒性。这显示了作者对实际问题的关注和解决能力。 3. **系统设计与开发**：在HMM理论基础上，论文描述了在Visual C++ 7.0环境下设计和开发的非特定人、孤立词语音识别系统。系统采用了适当的开发工具和音频处理工具，并具备用户友好的可视化界面，实现了基本的语音识别功能。 4. **算法实现**：论文详细介绍了关键模块的C++实现算法，这不仅展示了系统的具体实现细节，也为其他研究者提供了参考。 5. **实验与评估**：最后，通过在开发的系统上对"one", "two", "three", "four"四个词进行HMM训练和识别实验，论文验证了所提出方法的效率和准确性。实验结果显示，系统的平均训练时间满足实时性要求，识别精度达到了84.38%，证明了该方法的有效性和实用性。 关键词：隐马尔可夫模型、语音识别、Visual C++、梅尔倒谱系数。这些关键词涵盖了论文的核心研究领域和技术手段，为后续研究者提供了检索和研究的方向。